Tahmine dayalı bakım nedir?
Tahmine dayalı bakım, kuruluşların operasyonel ekipmanlarının bakım zamanlamasını önceden kestirmek ve planlamak için kullandıkları stratejidir. Bu strateji, ekipman performansını ve ömrünü optimize etmek için tasarlanmıştır. Kuruluşunuz, Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarıyla makinelerinizin performansını her yönden izlemek için akıllı sensörler kullanabilir. Tahmine dayalı bakım çözümleri, sensör verilerini iş operasyonel verileriyle bütünleştirir ve anlam türetmek için yapay zeka (AI) temelinde analiz uygular. Ekipmanın gelecekteki durumunu tahmin etmek ve olası makine sorunlarını ortaya çıkmadan öngörmek için, türetilmiş anlamı kullanabilirsiniz. Örneğin, sıcaklık veya basınç ayarlanmış bir eşiği aşarsa veya makine kullanımı beklediğinizden daha yüksekse sorun oluşmasını bekleyebilirsiniz. Tahmine dayalı bakım, olası makine hasarını öngörür ve hasar meydana gelmeden önce bakım kontrolleri planlar. Kuruluşunuz, varlık çalışma süresini ve güvenilirliğini artırarak üretim süresini en üst düzeye çıkarmak için tahmine dayalı bakımı kullanabilir.
Tahmine dayalı bakım neden önemlidir?
Tahmine dayalı bakım önemlidir çünkü fiziksel makineler zarar görebilir. Bileşenler arızalanabilir veya bozulabilir ve performans yavaşlayabilir ya da beklenen çalışma sınırlarının ötesinde değişken hale gelebilir. Bu fiziksel ekipman arızası ve bozulması, çok çeşitli nedenlerden kaynaklanmaktadır:
- Harici olaylar ve koşullar
- Düzenli kullanımdan kaynaklanan aşınma
- Makinenin beklenen kapasitesi veya işlevinin sınırlarını aşan ekipman kullanımı nedeniyle aşırı aşınma
Ekipmanın genel mühendislik tasarımı ve yeni teknoloji de ekipmanın ömrünü kısaltır. Bunlar, ayrıca bakım ve değişim programlarını da etkilerler.
Endüstriyel makine sistemlerine giderek karmaşıklaşan ve farklı ekipman türlerini entegre ettiğinizde, bir bileşenin arızalanması veya bozulması zincirdeki diğer bileşenleri olumsuz yönde etkiler. Bu beklenmedik sonuçlara yol açar. Kuruluşunuz, ekipman arızası olasılığını azaltmak ve makul sınırların dışında bozulmayı önlemek için tahmine dayalı bakım çözümlerini kullanabilir.
Tahmine dayalı bakımın faydaları nelerdir?
Tahmine dayalı bakım programları, kuruluşunuza çeşitli şekillerde fayda sağlayabilir.
Kesinti sürelerini azaltma
Tamir etmeden önce ekipmanın arızalanmasını beklemek, reaktif bakım olarak bilinir. Planlanmamış kesinti süreleri tüm operasyonel programı etkiler. Buna karşılık, tahmine dayalı bakım, beklenmedik ekipman arızası riskini azaltır. Onarıcı bakımı önceden planlayabilir ve kesinti sürelerini kritik olmayan zamanlara kaydırabilirsiniz. Gerekirse onarımlar sırasında kullanmak üzere yedek ekipman da getirebilir ve iş sürekliliğini artırabilirsiniz.
Gereksiz bakım maliyetlerini azaltma
Önleyici bakım genellikle makineleri iyi bir çalışma durumunda tutar. Bununla birlikte, bozulma perspektifinden bakıldığında bu bakım her zaman gerekli değildir. Tahmine dayalı bir bakım programı kullandığınızda, normal zamanlama altında beklediğinizden daha uzun bir kullanım veya süre sonrasında bakımı devreye sokarsınız. Bunun nedeni daha az ekipman kullanımı veya diğer faktörler olabilir. Bu süreç, yeni parçaların ve bakım ekibinin sağlanmasına yönelik bakım maliyetlerinin düşmesine neden olur.
Entegre sistem anlayışını artırma
Tahmine dayalı bir bakım programı kullanarak, karmaşık bir sistemin genel durumunun ayrıntılı, gerçek zamanlı bir görünümünü geliştirebilirsiniz. Geçmişte bu mümkün değildi. Sisteme genel bakış sağlamak için yalnızca zaman damgalı kusur inceleme raporları mevcuttu. Bugünlerde, tüm iş operasyonlarınızın ayrıntılı analizi için verileri tüm IoT cihazlarınıza entegre edebilirsiniz.
Tahmine dayalı bakımın kullanım örnekleri nelerdir?
Tahmine dayalı bakım genellikle büyük, karmaşık, fiziksel sistemler içeren örneklerde kullanılır. Aşağıda birkaç örnek verilmiştir:
- Üretim tesisleri ve fabrikalar
- İnşaat ve sanayi tesisleri
- Taşımacılık ve lojistik
- Enerji ve kamu hizmetleri operasyonları
- Madencilik operasyonları
- Karmaşık robotik
- Laboratuvar hizmetleri
Bu sistemlere, operasyonlara veya tesislere sahip olan veya bunları yöneten şirketler, tahmine dayalı bakım kullanımından büyük ölçüde yararlanabilir. Bu, aynı zamanda onlara rekabet avantajı sağlayacaktır.
Tahmine dayalı bakım nasıl çalışır?
Tahmine dayalı bakım, toplanan öngörülere dayalı izleme, analiz ve eylemi içerir.
İzleme
Bu amaç için mevcut olan çok çeşitli IoT sensörleri ile ekipmanı kullanımı boyunca izlemeniz gerekir. Sensörler sıcaklık, titreşim, nem ve makine sağlığına ilişkin öngörüler sağlayan diğer parametreleri ölçer.
Örneğin bir sıcaklık sensörü, bir makinenin uzun süreli kullanımdan sonra ısınıp ısınmadığını gösterir. Başka bir örnekte ise, bir kameradan alınan görüntüler, bir vananın olması gerektiği kadar geniş şekilde açılıp açılmadığını gösterebilir. Ekipman, verinin zamanında yakalanmasını sağlamak ve anormallikleri tespit etme şansını artırmak için sürekli veya sık aralıklarla izlenir.
Analiz
Ekipmanın ne kadar hızlı bozulduğunu veya yakında arızalanıp arızalanmayacağını belirlemek için sensörlerden toplanan verileri analiz edebilirsiniz. IoT cihazları verileri merkezi bir sisteme iletir. Burada, makine öğrenimi (ML) ve diğer gelişmiş AI algoritmaları, yerleşmiş temellerden veya örüntülerden sapmaları tespit etmek için verileri analiz eder. Geçmiş verileri analiz ederek ve bilinen arızalarla ilişkilendirerek tahmine dayalı modeller oluştururlar. Ham sensör okumalarını kullanılabilir bilgilere dönüştürmek, güçlü hesaplama yetenekleri gerektirir.
Eylem
Tahmine dayalı modeller, mevcut ve geçmiş veri örüntülerine dayalı olarak bir ekipman parçasının ne zaman arızalanacağını tahmin eder. Sistem, gelecekteki analizlerine dayalı olarak proaktif bakım programları oluşturur. Ayrıca, bakım ekibini gelecekte olması muhtemel arızalara veya zaman açısından kritik anormalliklere karşı uyarmak için e-postalar, mesajlar, panolar veya diğer mekanizmalar kullanır. Kuruluşunuz bakım gerçekleştirdikçe ve zaman içinde daha fazla veri topladıkça, tahmine dayalı modeller daha doğru ve güvenilir hale gelir.
Tahmine dayalı bakım teknolojisi
Tahmine dayalı bakım çalışmaları, birçok hareketli parçanın bulunduğu karmaşık bir alandır. Büyük miktarda verinin depolanmasını, aktarılmasını ve analizini destekleyen sistemler gerektirir. Bu genellikle, yüzlerce hatta binlerce veya milyonlarca farklı IoT kaynağından birleştirilen gerçek zamanlı akış verileridir. Veri aktarımı, veri göllerinde depolama alanına sahip ağlar ve tahsis edilmiş yüksek performanslı sunucu kümeleri kullanan işlem gerektirir.
Tahmine dayalı bir bakım programını desteklemek için ihtiyaç duyduğunuz tam altyapı, kullandığınız sisteme ve mimariye bağlıdır. Ayrıca sensörlerinize, veri türlerinize ve gerçekleştirdiğiniz analiz türüne de bağlıdır. Tahmine dayalı bakım çözümlerini özelleştirmek; mühendislerin, altyapı mimarlarının ve veri bilimcilerinin doğru yapılandırmayı oluşturmasını gerektirir.
Tahmine dayalı bakım ve diğer türler arasındaki fark nedir?
Kuruluşunuz tahmine dayalı bakım ve incelemeye dayalı bakım uygulamalarını da benimseyebilir.
Tahmine dayalı bakım ve önleyici bakım karşılaştırması
Tahmine dayalı bakımla, ekipmanın arızalanacağını veya bozulacağını önceden tahmin eder ve ardından olay meydana gelmeden önce bakım yaparsınız.
Önleyici bakım ise belirli bir programa göre bakım yapmanızdır. Bu bakım programı, zaman aralıklarına veya ölçülebilir kullanım birimlerine (bir fanın devir sayısı gibi) dayalı olabilir. Genellikle, bu bakım programları ekipmanın üreticisi tarafından belirlenir.
Hem tahmine dayalı hem de önleyici bakım tekniklerini aynı anda kullanabilir veya bir yöntemi diğerine tercih edebilirsiniz. Tahmine dayalı bakım, doğası gereği önleyici bakımdan daha gelişmiştir. Doğru şekilde tasarlandığında, yapılandırıldığında, dağıtıldığında ve sürdürüldüğünde daha etkilidir.
Tahmine dayalı bakım ve kusurların incelenmesi
Kusurların incelenmesi, yeni bakımın başlatılıp başlatılmayacağına karar vermek için ekipmanın mevcut durumunu araştırdığınız bir süreçtir. Ayrıca önerilen bakım ihtiyacını doğrulayabilir. Tipik olarak bu işlem, bir makinede pasın fiziksel olarak fotoğraflanması gibi sahada analizi içerir. Ayrıca titreşim analizi veya IoT destekli yakalama gibi uzaktan analiz tekniklerini de içerebilir.
Kusurların incelenmesini hem tahmine dayalı hem de önleyici bakımla birlikte kullanabilirsiniz. Bir inceleme, bakım planlaması dışındaki amaçlar için de kullanılabilir. Örneğin bir şirket, endüstriyel tesislerini satmak isterse kusurların incelenmesi devreye girebilir. Alıcı, satın alma maliyetini etkileyecek herhangi bir makine hasarının veya aşınmasının boyutunu bilmek isteyebilir.
Tahmine dayalı bakımın uygulanmasındaki zorluklar nelerdir?
Tahmine dayalı bakım; planlama, IoT satın alma, işletme, bakım, analiz faaliyetleri ve sürekli iyileştirme ve yönetime yapılan önemli miktarda yatırıma dayanır. Etkili tahmine dayalı bakım için gereken zaman, insan kaynağı ve para miktarı bazen daha küçük operasyonların erişiminin ötesindedir.
Kuruluşunuz tahmine dayalı bir bakım çözümü dağıtmadan önce aşağıdaki zorlukları göz önünde bulundurun:
- Doğru sensörlerle doğru verileri yakalama
- Verilerin doğru hassasiyet düzeyini yakalama
- Sensörlerin doğru çalıştığından emin olma
- Bakım uyarısı için bütünlük korumalarını ayarlama
- Tahmine dayalı bakım için doğru analizi gerçekleştirme
- Tahmine dayalı bakımın ve kusurların incelenmesinin ne zaman yapılacağına ve yapılıp yapılmayacağına karar verme
- Yeni ekipman bileşenlerini tahmine dayalı bakım sistemine entegre etme
- Otomatik bilgisayarlı bakım yönetim sistemlerini analize dayalı olarak yapılandırma
Ek olarak, kuruluşunuz planlı bakımla ilgili herhangi bir yasal yükümlülük, mevzuata uygunluk veya sigorta yükümlülüğünün de farkında olmalıdır. Bu, satıcı tarafından önerilen bakım planlamasından daha az sıklıkta olan tahmine dayalı bakım programlarını takip etmeyi planlıyorsanız en alakalı olanıdır.
AWS, tahmine dayalı bakım gereksinimlerinize nasıl yardımcı olabilir?
Amazon Web Services (AWS), kuruluşunuzun tahmine dayalı bakım çözümleri geliştirmesine ve dağıtmasına yardımcı olmak için çok çeşitli hizmetler sunar. Bu hizmetler, sahip olunan altyapıya ve bakıma yatırım yapma zorlukları olmadan büyük ölçekte çalışabilir.
AWS IoT hizmetleri ve çözümleri, tahmine dayalı bakım için sensör verilerini toplamanıza ve depolamanıza yardımcı olur. Aşağıda birkaç örnek verilmiştir:
- AWS IoT Core, altyapı yönetimi gereksinimi olmadan AWS hizmetlerine milyarlarca IoT cihazını bağlamanıza ve trilyonlarca mesaj yönlendirmenize olanak tanır
- AWS IoT Cihaz Yönetimi, IoT cihazlarını uygun ölçekte kaydetme, düzenleme, izleme ve uzaktan yönetmeye yardımcı olur
- AWS IoT Olayları, ekipmanınızı veya cihaz filonuzu, arızalar ya da uygulama değişiklikleri amacıyla izler ve ardından gerekli işlemleri başlatır
AWS'de Makine Öğrenimi, sensör verilerinizi analiz etmek için tam olarak yönetilen birçok hizmeti listeler. Aşağıda birkaç örnek bulabilirsiniz:
- Ekipman İçin Amazon Lookout, harekete geçebilmeniz ve planlı olmayan kesintilerden kaçınabilmeniz adına anormal ekipman davranışını saptayan bir ML endüstriyel ekipman izleme hizmetidir
- Amazon Monitron, endüstriyel ekipmandaki anormal durumları tespit etmek ve tahmine dayalı bakım sağlamak için makine öğrenimini kullanan bir uçtan uca sistemdir
- Amazon Rekognition, görüntülerinizden ve videolarınızdan bilgi ve öngörüler elde etmek için önceden eğitilmiş ve özelleştirilebilir bilgisayarlı görü (CV) özellikleri sunar.
Amazon SageMaker ile tam olarak yönetilen altyapı, araçlar ve iş akışlarıyla tahmine dayalı bakım yazılımları için özel makine öğrenimi modelleri oluşturabilir, eğitebilir ve dağıtabilirsiniz. Başlamak için AWS Çözümleri Kitaplığı'nda Makine Öğrenimini Kullanarak Tahmine Dayalı Bakım örneklerini inceleyebilirsiniz. Turbofan bozulmasına ilişkin örnek bir veri kümesiyle GitHub'daki kodumuzu kullanarak AWS tahmine dayalı bakım çözümlerini uygulamalı olarak keşfedebilirsiniz. Benzersiz kullanım örneğinize ilişkin yeteneklerimizi daha iyi anlamak için kendi verilerinizle özelleştirme yapın.
Hemen bir hesap oluşturarak AWS'de tahmine dayalı bakımı kullanmaya başlayın.
